dialogue-discourse-parsing

本文研究了利用大型语言模型（LLM）重写碎片化对话话语以改进冻结的篇章解析器，发现零样本澄清不可靠，且通过重写进行错误修复存在实际上限，表明可重写性预测是一项缺失的关键能力。

本文介绍了DraDDP，这是首个公开的英文多模态多方对话话语解析数据集，基于美国电视剧构建，包含495个片段、6,374个话语和9.1小时的视频。基准测试表明，多模态信息有助于改善对话结构和关系类型的解析。